[发明专利]三维地震数据层位追踪的方法

说明书

技术领域

本发明涉及地震勘探资料解释领域。更具体地讲，涉及三维地震数据层位追踪的方法。

背景技术

层位解释（层位追踪）是地质资料解释的重要环节。通过层位解释可以探测出地下结构，为发掘地下储层提供支持。目前主要是采用人工或是半自动追踪层位，目前的方法主要还是依靠人工参与，带来的问题是人工参与解释必然会受到主观的经验的限制；面对越来越大的地震数据，人工解释的效率很低，每次只能为少数目的层位提供解释，成为了地震解释中的瓶颈；并且人工解释的精度不高，难以为后续精确的地震资料解释工作提供基础数据。随着层位追踪方法的不断研究和改进，依赖于计算机实现的层位追踪算法不断提出，追踪的效率和效果都有所改进。

但是，现有方法存在一些问题，比如，复杂地质环境下追踪效果差，得到的层位不完整，需要人工连接和填充，不能实现全自动。目前有一种常用的、简单而快速的层位追踪法，该方法利用隐含的马尔科夫（Markov）理论模型进行回波时延的跟踪来提取反射层，地下各媒质层的某点的回波时延的变化常常只与前一点的时延有关，与更前一点的时延变化无关，这样就可以利用前面各点界面时延的已知的先验信息，通过各点间时延隐含的Markov链的关系，检测出下一点回波时延，从而完成对回波时延的跟踪。但是这种方法只适用于结构简单的、平坦的、回波信号强烈的地下媒质层，对于稍微复杂的界面结构(如空洞、塌陷等)或者回波信号很弱时追踪结果很差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种三维地震数据层位追踪的方法。

本发明的一方面提供一种三维地震数据层位追踪的方法，包括，A)在三维地震数据中查找极值点；B）将查找到的极值点进行聚类，得到各极值点对应的聚类团以及各极值点所在的层位片段；C)将包含有同一聚类的极值点的在空间上相邻的层位片段合并。

优选地，在步骤B）中，根据基于密度的聚类算法，将查找到的极值点分成不同的簇，一个簇相当于一个层位片段。

优选地，在步骤B）中，根据极值点的波形相似性将极值点进行聚类，得到各极值点对应的聚类团。

优选地，步骤B）中根据极值点的波形相似性将极值点进行聚类的步骤包括，根据切比雪夫正交多项式拟合得出每个极值点的波形特征系数。

优选地，步骤B）中根据极值点的波形相似性将极值点进行聚类的步骤包括还包括，根据波形特征系数建立混合高斯模型进行聚类。

优选地，步骤B）中根据极值点的波形相似性将极值点进行聚类的步骤包括还包括，通过最大似然方法得到混合高斯模型的参数的估计值，所述参数的估计值用于代入混合高斯模型对极值点进行聚类。

根据本发明，可以实现对层位的自动追踪，全过程无需人工干预，可以得完整、连续的层位。

将在接下来的描述中部分阐述本发明另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本发明的实施而得知。

附图说明

通过下面结合附图进行的详细描述，本发明的上述和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚，其中：

图1示出根据本发明的实施例的一种三维地震数据层位追踪的方法的流程图；

图2示出根据本发明的实施例的包含有同一聚类团的极值点并且在空间上相邻的两个层位片段的示例图。

图3示出根据本发明的实施例的某工区的全层位追踪的结果的剖面图。

具体实施方式

下面，将参照附图详细描述根据本发明的示例性实施例。

图1示出根据本发明的实施例的一种三维地震数据层位追踪的方法的流程图。

如图1所示，在步骤101，在三维地震数据中查找极值点。

所述极值点可包括极大值点和极大值点，极大值点为地震波形中的波峰，极小值点为地震波形中的波谷。由于这里的查找方法为现有技术，在此不详细说明。

在步骤102将查找到的极值点进行聚类，得到各极值点对应的聚类团以及各极值点所在的层位片段。

优选地，聚类方法可包括两种，第一种是：通过基于密度的聚类算法，将查找到的极值点分成不同的簇，一个簇相当于一个层位片段；第二种是：根据极值点的波形相似性将极值点进行聚类，得到各极值点对应的聚类团。